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时ModelArts是一站式的AI开发平台，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS服务客户，也
）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
检查containerd是否安装。 containerd -v # 检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是cont
Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读k8s Cluster资源购买，熟悉集群资源开通流程，再开始操作购买Cluster资源。 当容
对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像
还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像
各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发：DataParallel(model)
Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Cluster资源，请先阅读Lite Cluster资源开通，熟悉集群资源开通流程，再开始操作购买k8s Cluster资源。
溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，B
方式一：购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 在购买资源池页面，部分GPU和Ascend规格资源池允许自定义安装驱动。开启自定义驱动开关并选择需要的驱动版本即可。 图1 自定义驱动 方式二：通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级 如果在购买资源池时，没配置自定义驱动，默
型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像
练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中，如发生硬件故障导致推理实例故障，ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点，实例启动后恢复推理请求处理能力。故障的硬件节点会自动隔离不再调度和运行推理服务实例。 父主题： 安全
Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时，通过Standard弹性集群的计算资源进行实例下发。 Lite弹性集群面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s
请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否则会导致数据集校验环节不通过，影响您的模型训练。 项目创建完成后，将会自动跳转至自动学习页面，并开始运行。单击“数据标注”节点，当状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。
对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像
击复制Notebook的ID。 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在账单列表中，在筛选条件中选择“资源ID”，并输入步骤1中复制的Notebook的ID，单击图标即可搜索该资源的账单。 图1 查询资源账单 这里设置的统计维度为“按使用量”，统计周期为“
间 > Notebook”，进入“Notebook”管理页面。 单击“创建”，进入“创建Notebook”页面。 请参见如下说明填写参数，并单击“立即创建”。 镜像：选择“公共镜像”，选择“mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b”。
对比：针对某条工作流的所有运行记录，按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时，运行记录列表会自动刷新，并更新至最新一条的执行记录数据，且与DAG图和总览数据面板双向联动更新数据。每次启动后都会新增一条运行记录。 用户可以单击Workflow详情
delta_time / 训练卡数 如图所示： loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化
还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像
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